日均500万亿词元背后：中国大模型靠什么稳居全球第一梯队

最近，中国信息通信研究院披露的一组数据在业内刷屏：我国大模型日均Token（词元）调用量已突破500万亿。而在2025年7月的世界人工智能大会上，国家数据局局长刘烈宏给出的数字还是日均30万亿。不到一年，这个指标涨了十几倍。

很多人对词元调用量没什么概念，但它在行业内被视为观察AI产业最实在的窗口。参数规模可以宣传，榜单跑分可以优化，唯有调用量造不了假，它背后是真金白银的算力消耗，是企业和用户实打实的使用行为。

词元调用量，AI产业的用电量

先解释一下词元。大模型并不直接认字，而是把文本切成一个个最小单位来处理，这个单位就是词元。一个汉字大约对应一到两个词元，你在对话框里提一个问题，模型回答一段话，背后就是成千上万个词元的计算。

正因如此，调用量常被比作AI产业的用电量。工业化程度看用电量，AI渗透深度就看词元消耗。按国家数据局披露的增速折算，2024年初这个数字只有约1000亿，两年多时间增长数千倍，这条曲线比任何发布会都更有说服力。

500万亿是什么量级？按主流模型百万词元几元钱的定价粗算，仅推理环节每天就对应数亿元的市场规模，一年下来是千亿级体量。更关键的是，其中大部分来自真实业务需求，而不是评测刷量。

调用量从哪里来：应用落地进入深水区

消费端是肉眼可见的推手。豆包、DeepSeek的月活用户先后跨过亿级门槛，腾讯元宝、Kimi也积累了数千万量级用户，微信更是把DeepSeek接进了搜一搜，等于把AI助手直接送到十几亿用户手边。每一次日常问答，都在为这个数字添砖加瓦。

企业端的贡献其实更大，目前几类场景是词元消耗大户：

• AI编程：通义灵码、文心快码等工具进入研发流程，代码生成与补全极其耗费词元；
• 智能客服与营销：电商大促期间，数以万计的店铺同时调用模型生成话术和素材；
• 办公文档：WPS AI、钉钉等把模型嵌进写作、摘要、表格处理，用一次就是一次调用。

还有一个容易被忽略的变化：多家云厂商和芯片厂商都释放出同一个信号，推理需求已经超过训练，成为算力消耗的大头。这意味着AI产业的重心正从造模型转向用模型，500万亿的调用量正是这场转变的直接证据。

第一梯队的底气：能力追平与开源破局

用得多的前提是用得好。斯坦福大学《2025年人工智能指数报告》指出，2023年底中美顶级模型在基准测试上还有双位数差距，到2024年底已基本抹平。在LMArena等国际竞技场上，DeepSeek、通义千问、GLM、Kimi等中国模型长期位居前列。

开源策略功不可没。DeepSeek-R1用远低于同行的成本做出顶级推理能力，2025年初一度引发硅谷震动；阿里通义千问在Hugging Face上的衍生模型超过10万个，超越Meta的Llama，成为全球最大的开源模型族群。

开源的意义不止于名声。全球开发者基于中国模型做二次开发，工具链、社区、标准随之扩散，这种生态位才是第一梯队地位的深层支撑，比单点模型的领先更难被撼动。

水面之下：算力与成本的双重托举

海量调用跑在什么上面，同样值得看。华为昇腾、寒武纪等国产芯片在推理场景加速上量，各地智算中心陆续投运，三大运营商的智算规模持续扩张，为高并发调用提供了底座。

成本曲线同样关键。2024年5月，字节跳动把豆包大模型的价格打到百万词元0.8元，掀起一轮价格战，此后主流模型API价格普遍下降九成以上。越便宜越有人用，越用规模效应越明显，成本越低，这个正循环是500万亿能出现的直接原因。

500万亿之后，比赛换了个打法

当然，冷静看差距依然存在。前沿模型的探索、顶尖算力的储备、底层框架生态，与美国头部力量相比仍有距离。但中国的优势路径已经清晰：以应用纵深和工程化能力取胜，把模型能力快速翻译成千行百业的效率。

对普通人来说，这个数字意味着AI正从发布会里的参数，变成像水电一样的基础资源，学会用好它的回报会越来越直接。对从业者而言，机会不在再造一个通用大模型，而在具体行业里把调用量变成客户愿意付费的生产力。

500万亿不是终点，更像一个分水岭，AI产业的评判标准正从比参数转向比使用。Aiii人工智能创研院（Aiii.org.cn）会持续跟踪词元消耗、算力布局与落地案例，帮助更多人在这场换轨中找准自己的位置。